Author (Penulis)

Enggal Suci Febriani
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

13.1.03.02.0035

Abstract

Penelitian ini dilatar belakangi dari hasil pengamatan peneliti bahwa dalam penyusunan konten berita surat kabar harian di suatu perusahaan penerbitan surat kabar masih dilakukan secara manual. Sehingga memerlukan waktu yang kurang efisien jika surat kabar harus diterbitkan setiap harinya. Dampak dari hal tersebut yaitu kinerja redaksi menjadi kurang efektif karena terkendalanya sistem yang masih dilakukan dengan manual tersebut. Permasalahan peneliti adalah bagaimana merancang sistem yang dapat mengklasifikasikan konten berita surat kabar dan bagaimana implementasi penggunaan metode text mining dan algoritma naive bayes classifier dalam proses klasifikasi konten berita surat kabar. Penelitian ini menggunakan text mining dengan metode pengklasifikasian yaitu naive bayes classifier. Mula-mula judul dan headline berita diproses melalui tahapan text mining dan kemudian hasilnya di klasifikasikan dengan metode naive bayes. Kesimpulan dari penelitian ini adalah membantu mempermudah user dalam memilih dan mengkategorikan konten berita sehingga meminimalkan waktu dan sumber daya manusia dalam pengklasifikasian dan pencarian konten berita serta membantu user dalam penyusunan surat kabar harian. Berdasarkan kesimpulan hasil penelitian ini, direkomendasikan tujuan pokok penggunaan sistem pengklasifikasian ini adalah mengklasifikasikan

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2017-08-15

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 01 No. 09 Tahun 2017

Download PDF

Download PDF Kembali Home